基于改进残差学习的东巴象形文字识别

摘要：

基于深度学习模型的东巴象形文字识别效果明显优于传统算法,但目前仍存在识别字数少、识别准确率低等问题.为此本文建立了包含1387个东巴象形文字、图片总量达到22万余张的数据集,大幅度增加了可识别字数,并辅助提高了东巴象形文字的识别准确率.同时,本文根据东巴象形文字相似度高、手写随意性大的特点,选择ResNet模型作为改进的网络结构,设计了残差跳跃连接方式和卷积层的数量,并通过加入最大池化层实现了下采样的改进.实验结果表明,在本文建立的东巴象形文字数据集上,改进的ResNet模型实现了东巴象形文字识别字数多且识别准确率高的最好效果,识别准确率可达到98.65％.

关键词：深度学习;东巴象形文字;图像识别;数据集建立;ResNet模型;残差跳跃连接;下采样改进;识别准确率

所属期刊栏目：17

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家社会科学基金20&ZD279

在线出版日期：2022-02-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：79-87